Bilgilendirme: Kurulum ve veri kapsamındaki çalışmalar devam etmektedir. Göstereceğiniz anlayış için teşekkür ederiz.
 

Mood detection according to facial expressions

dc.contributor.author Waıs, Yasır Mustafa
dc.date.accessioned 2015-11-10T09:19:07Z
dc.date.available 2015-11-10T09:19:07Z
dc.date.issued 2015
dc.description.abstract Expression is considered to be one of the universal languages of the human body and an active channel of non-verbal communication that is used to convey large amounts of information. By using this information, we are able to read human internal emotional states, intentions or social communications. Therefore, this study is conducted, to analyze facial expression and to extract information that is used to detect the emotional state of any person in static images. The study contains two new proposed methods: the first method is a type of template matching that finds a good match between an input face image and four pre-defined templates (Happy, Fear, Surprise and Neutral). The second method is formulated to detect a mood for three emotional expressions (Happy, Neutral and Surprise) by locating four feature points on two regions (mouth and nose) of a detected face. The distances between these feature points are measured and then compared with predefined thresholds, after which a decision is made. The detection efficiency of the proposed method is tested on the JAFFE (Japanese Female Facial Expression) database and the IMM (Informatics and Mathematical Modeling) database. The average percentage of detection rated is between 80 and 85 percent. en_US
dc.description.abstract Yüz ifadesi insan vücudunun evrensel dillerinden biridir ve bir çok bilgi iletimi için kullanılan sessiz iletişimin aktif bir yolu olarak görülür. Bu bilgi sayesinde insanın duygusal durumunu, niyetini ve sosyal iletişimini anlamak mümkündür. Bu nedenle, bu çalışmada yüz ifadesini analiz edip, statik görüntülerden herhangi bir kişinin duygusal durumunu tespit etmek için kullanılabilir bilgileri çıkarmak için yapılmıştır. Çalışmamız yeni önerilen iki yöntemi içerir : İlk yöntem bir giriş yüzü görüntüsünün var olan ve tanımlanmış dört şablonun (Mutlu, Korkmuş, Şaşırmış ve Normal) arasında kendine en uygun olanı bulur. İkinci yöntem tespit edilen yüzün iki bölgesinde (ağız ve burun) dört özellik noktasını bularak üç duygusal ifadeyi (Mutlu, Normal ve Şaşırmış) bir ruh halini tespit etmek için formüle edilmiştir. Bu özellik noktalarının arasındaki mesafeleri ölçüp daha önceden hesap edip tanımlamış olduğumuz ifadenin ölçüleri ile karşılaştırıp öyle kararımız verilir. Önerilen yöntemin tespit verimliliği JAFFE (Japon Kadın Yüz İfadesi) veri tabanı ve İBB (Bilişim ve Matematik Modelleme) veri tabanı üzerinde test edilmiştir. Puan algılama ortalaması yüzde 80 ila 85 arasında olduğu tespit edilmiştir en_US
dc.identifier.citation WAIS, Y.M. (2015). Mood detection according to facial expressions. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi. Ankara: Çankaya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. en_US
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.12416/391
dc.language.iso en en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.subject Skin Color Detection en_US
dc.subject Face Detection en_US
dc.subject Facial Expressions Classification en_US
dc.subject Cilt Rengi Algılama en_US
dc.subject Yüz Algılama en_US
dc.subject Yüz İfadeleri Sınıflandırma en_US
dc.title Mood detection according to facial expressions tr_TR
dc.title Mood Detection According To Facial Expressions en_US
dc.title.alternative Yüz İfadelerine Göre Ruh Halinin Tespiti en_US
dc.type Master Thesis en_US
dspace.entity.type Publication
gdc.coar.access open access
gdc.coar.type text::thesis::master thesis
gdc.description.department Çankaya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü en_US
gdc.publishedmonth 1
relation.isOrgUnitOfPublication 0b9123e4-4136-493b-9ffd-be856af2cdb1
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery 0b9123e4-4136-493b-9ffd-be856af2cdb1

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Waıs,Yasır Mustafa.pdf
Size:
14.98 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Yazar sürümü

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: